预训练3D ResNet-50 -文件交换- MATLAB中心 - 卡塔尔世界杯8强比赛直播

Pre-trained 3 d ResNet-50

版本1.0.1 (124 MB)的阿米尔Ebrahimi

三维ResNet-50网络的预训练神经网络工具箱模型

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更新2021年5月6日

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为了将可学习的参数从预先训练的2D ResNet-50 (ImageNet)转移到3D，我们通过三维复制2D过滤器(重复复制它们)。这是可能的，因为视频或3D图像可以转换成图像切片序列。在训练过程中，我们期望3D ResNet-50学习每一帧的模式。这个模型有4800万个可学习参数。

简单地，调用"resnet50TL3Dfun()"函数。

Ebrahimi, Amir，等人，“基于MRI图像的阿尔茨海默病卷积神经网络检测”。医学影像杂志，第8卷，第8期。02，光学工程学报，2018,21,doi:10.1117/1.jmi.8.2.024503。

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MLA	Ebrahimi, Amir，等人，“基于MRI图像的阿尔茨海默病卷积神经网络检测”。医学影像杂志，第8卷，第8期。02，光学工程学报，2018,21,doi:10.1117/1.jmi.8.2.024503。
美国心理学协会	Ebrahimi, A.， Luo, S.， &阿尔茨海默病神经成像计划。(2021)。卷积神经网络在MRI图像上的阿尔茨海默病检测。医学影像杂志，8(02)。SPIE-Intl Soc光学工程师。从https://doi.org/10.1117%2F1.jmi.8.2.024503获取
助理	@文章{Ebrahimi_2021, doi = {10.1117/1.jmi.8.2.024503}， url = {https://doi.org/10.1117%2F1.jmi.8.2.024503}，年= 2021，月= {apr}， publisher = {{SPIE}-Intl Soc光学工程师}，体积= {8}，number ={02}，作者= {Amir Ebrahimi和Suhuai Luo and for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative}，标题={用{MRI}图像检测Alzheimer's Disease的卷积神经网络}，journal ={医学影像杂志}}

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